Автоматизация в промышленном контуре банка продуктовой модели поиска подобных клиентов и неклиентов
Аннотация
Выпускная квалификационная работа посвящена ускорению, оптимизации, автоматизации и внедрению в промышленный контур банка модели машинного обучения, использующаяся для поиска подобных клиентов и неклиентов для задач лидогенерации.
Цель работы - оптимизация модели машинного обучения поиска подобных клиентов, использующая ресурсы системы работы с большими данными Hadoop и установка в промышленную эксплуатацию.
Предметом исследования данной работы является сфера оптимизации и автоматизации процессов на распределенных системах работы с большими данными.
Объект исследования - процесс оптимизации и автоматизации модели машинного обучения в экосистеме Hadoop.
В первой главе кратко рассмотрены технологии машинного обучения, системы работы с большими данными и подробно рассмотрена экосистема Hadoop.
Во второй главе подробно рассказывается о ходе оптимизации и автоматизации модели машинного обучения поиска подобных.
В заключении подводятся итоги выпускной квалификационной работы и перечисляются достигнутые цели.
Цель работы - оптимизация модели машинного обучения поиска подобных клиентов, использующая ресурсы системы работы с большими данными Hadoop и установка в промышленную эксплуатацию.
Предметом исследования данной работы является сфера оптимизации и автоматизации процессов на распределенных системах работы с большими данными.
Объект исследования - процесс оптимизации и автоматизации модели машинного обучения в экосистеме Hadoop.
В первой главе кратко рассмотрены технологии машинного обучения, системы работы с большими данными и подробно рассмотрена экосистема Hadoop.
Во второй главе подробно рассказывается о ходе оптимизации и автоматизации модели машинного обучения поиска подобных.
В заключении подводятся итоги выпускной квалификационной работы и перечисляются достигнутые цели.